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Enregistrement W4401789542 · doi:10.1136/bmjopen-2024-089939

Scoping review protocol: what is the state of evidence for the use of communication apps with immigrant seniors in long-term care and community settings?

2024· article· en· W4401789542 sur OpenAlexafffund
Rosanra Yoon, Josephine Pui‐Hing Wong, Leinic Chung-Lee, Abdolreza Akbarian, Abdul‐Fatawu Abdulai, Rui Hou, Mabel Ho, Rade Zinaic, Anoushka Anoushka

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of British ColumbiaMinistry of Children, Community and Social ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMedicineLimited English proficiencyHealth careContext (archaeology)Language barrierHealth equityLong-term carePopulationProtocol (science)MEDLINEImmigrationMultilingualismNursingMedical educationGerontologyPublic healthPsychologyAlternative medicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction First language care is critical for older immigrant adults with limited English proficiency, especially in long-term care settings where most residents require staff assistance and experience complex chronic conditions, resulting in multiple communication interactions where language poses a barrier. Although there are a myriad of cultural-language translation apps and devices available, there is a gap in both research and practice on the acceptability and feasibility of these digital resources within the context of long-term care and community settings for older immigrant adults, from a cultural relevance and digital health equity perspective. Our paper outlines a scoping review protocol to examine the state of the literature on the extent to which cultural-language translation apps are used in long-term care settings and community-based elder care. We will also examine the extent to which such apps bridge or further gaps in equitable, accessible and acceptable care for older immigrant adults with limited English language proficiency. Methods and analysis This scoping review protocol will employ an adapted five-stage framework outlined by Arksey and O’Malley guided by enhancements recommended by Levac et al and Colquhoun et al . Using the Joanna Briggs Institute’s population, concept and context framework, we defined the scope of the scoping review by identifying the target population, concepts for investigation and the context within which the research is situated. We will conduct a search of the literature from 2005 to 2024 using five bibliographic databases from health sciences (Healthstar OVID, MEDLINE OVID and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL) EBSCO), engineering (Engineering Village Elsevier) and a cross-disciplinary database (Web of Science Clarivate). The research team will adopt a critical, equity-focused approach for the scoping review by integrating Richardson et al ’s framework for Digital Health Equity into our analysis of the findings. This will ensure that health and social equity perspectives are integrated within our methodology and analytical lens. Our analysis will specifically examine selected studies for their engagement with health equity and their ability to address issues such as ageism, ableism and the digital divide within geriatric care. Ethics and dissemination Ethics approval is not required for this scoping review as it involves secondary analysis of published works and no primary data collection involving human subjects. Findings of the review will be shared with community partners and disseminated through publications, conferences and peer-reviewed publications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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